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2024年08月

• 08.02 11:14:00
  发表了文章 2024-08-02 11:14:00

  深度复数技术开源代码汇总

  本文提供了关于复数深度学习技术的多个开源代码资源。
• 08.02 11:12:32
  发表了文章 2024-08-02 11:12:32

  【阿里天池-医学影像报告异常检测】2 特征工程

  本文详细介绍了在医学影像报告异常检测任务中进行特征工程的步骤和方法。
• 08.02 11:09:32
  发表了文章 2024-08-02 11:09:32

  【Pandas】Pandas的DataFrame按行插入list数据或者读取一行并存为csv文件

  本文提供了使用Pandas库对DataFrame进行操作的示例代码。
• 08.02 11:07:44
  发表了文章 2024-08-02 11:07:44

  【Deepin 20系统】机器学习分类算法模型xgboost、lightgbm、catboost安装及使用

  介绍了在Deepin 20系统上使用pip命令通过清华大学镜像源安装xgboost、lightgbm和catboost三个机器学习分类算法库的过程。
• 08.02 11:06:23
  发表了文章 2024-08-02 11:06:23

  机器学习中label如何实现多标签编码？

  介绍了在机器学习中处理多标签分类问题时的一种标签编码方法。
• 08.02 11:05:11
  发表了文章 2024-08-02 11:05:11

  【阿里天池-医学影像报告异常检测】1 数据分析和探索

  关于医学影像报告异常检测竞赛的数据分析和探索。文中详细介绍了数据读取、统计词数、词频统计、句子长度统计、标签类别分布、正负样本分布、缺失值检查和句子最后一个字符的词频统计。通过这些分析，文章为理解数据集的特征提供了全面的视角，并为后续的模型训练和优化奠定了基础。
• 08.02 11:01:06
  发表了文章 2024-08-02 11:01:06

  【计算机三级数据库技术】第6章 高级数据查询--附思维导图

  提供了SQL查询的高级概念和应用，包括一般数据查询（如使用TOP、CASE和INTO关键字）、查询结构的并、交、差运算（UNION、INTERSECT、EXCEPT），相关子查询，替代子查询和派生表，以及开窗函数和公用表表达式（CTE）。文中还包含了思维导图，帮助读者更好地理解SELECT单表查询语句的要点。
• 08.02 10:58:43
  发表了文章 2024-08-02 10:58:43

  【NLP-新闻文本分类】处理新闻文本分类所有开源解决方案汇总

  汇总了多个用于新闻文本分类的开源解决方案，包括TextCNN、Bert、LSTM、CNN、Transformer以及多模型融合方法。
• 08.02 10:55:50
  发表了文章 2024-08-02 10:55:50

  【Deepin 20系统】Linux系统Anaconda安装Pytorch

  本文提供了在Deepin 20系统上使用Anaconda安装Pytorch的详细步骤，包括创建一个新的conda环境、检查系统Cuda版本、选择对应Cuda版本的Pytorch安装命令、添加镜像源以加速下载，以及执行安装命令。
• 08.02 10:52:49
  发表了文章 2024-08-02 10:52:49

  【NLP-新闻文本分类】3 Bert模型的对抗训练

  详细介绍了使用BERT模型进行新闻文本分类的过程，包括数据集预处理、使用预处理数据训练BERT语料库、加载语料库和词典后用原始数据训练BERT模型，以及模型测试。
• 08.02 10:48:59
  发表了文章 2024-08-02 10:48:59

  【机器学习】Ｋ折交叉验证StratifiedKFold的解析与使用

  本文介绍了StratifiedKFold及参数。
• 08.02 10:46:58
  发表了文章 2024-08-02 10:46:58

  【NLP-新闻文本分类】２特征工程

  本文讨论了特征工程的重要性和处理流程，强调了特征工程在机器学习中的关键作用，并概述了特征工程的步骤，包括数据预处理、特征提取、特征处理、特征选择和特征监控。
• 08.02 10:40:50
  发表了文章 2024-08-02 10:40:50

  【NLP-新闻文本分类】1 数据分析和探索

  文章提供了新闻文本分类数据集的分析，包括数据预览、类型检查、缺失值分析、分布情况，指出了类别不均衡和句子长度差异等问题，并提出了预处理建议。
• 08.02 10:36:04
  发表了文章 2024-08-02 10:36:04

  【NLP】深度学习的NLP文本分类常用模型

  本文详细介绍了几种常用的深度学习文本分类模型，包括FastText、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、TextBiLSTM+Attention、HAN和Bert，并提供了相关论文和不同框架下的实现源码链接。同时，还讨论了模型的优缺点、适用场景以及一些优化策略。
• 08.02 10:30:32
  发表了文章 2024-08-02 10:30:32

  【Matlab 2019b】Matlab在figure中如何把横坐标或者纵坐标单位转换为10的几次方

  本文提供了在Matlab中如何改变图形坐标轴单位的方法，举例说明了如何将横轴刻度标签设置为特定的年份，并调整刻度取值以匹配自变量的变化。
• 08.02 10:25:50
  发表了文章 2024-08-02 10:25:50

  【计算机三级数据库技术】第5章 UML与数据库应用系统--附思维导图

  本文提供了UML在数据库应用系统设计中的应用概览，包括UML建模框架、视图、四大图的介绍，以及如何使用活动图、用例图、类图、顺序图等UML图来表达业务流程、系统需求和内部结构，最后还涉及了系统微观和宏观设计的UML表达方式。
• 08.02 09:08:28
  发表了文章 2024-08-02 09:08:28

  【Deepin 20系统】Tensorflow2.x离线下载cifar-10-python.tar.gz如何配置使用cifar10.load_data()

  文章讨论了在Deepin 20系统上使用Tensorflow 2.x时，如何通过离线方式配置使用CIFAR-10数据集。
• 08.02 09:06:00
  发表了文章 2024-08-02 09:06:00

  【Tensorflow+Keras】tf.keras.backend.image_data_format()的解析与举例使用

  介绍了TensorFlow和Keras中tf.keras.backend.image_data_format()函数的用法。
• 08.02 09:04:46
  发表了文章 2024-08-02 09:04:46

  【Python-Tensorflow】tf.concat()的解析与使用

  介绍了TensorFlow中tf.concat()函数的用法，它用于将输入张量沿指定的axis维度合并。
• 08.02 09:03:26
  发表了文章 2024-08-02 09:03:26

  【计算机三级数据库技术】第4章 数据库应用系统功能设计与实现--附思维导图

  重点介绍了数据库应用系统(DBAS)的功能设计和实现。
• 08.02 09:00:20
  发表了文章 2024-08-02 09:00:20

  【Deepin 20系统】解决ValueError: Please install nodejs ＞=12.0.0 before continuing

  文章讨论了在尝试安装JupyterLab的debugger扩展时遇到的"ValueError: Please install nodejs >=12.0.0 before continuing"错误。由于使用conda和其他包管理器安装的Node.js版本只有10.x，作者提供了从Node.js官网直接下载并安装一个更新版本（至少12.0.0）的解决方法，包括下载对应系统版本的Node.js，解压，并建立软链接以更新版本。
• 08.02 08:58:26
  发表了文章 2024-08-02 08:58:26

  Jupyter Notebook如何调试？JupyterLab作为DeBug调试工具及调试教程

  文章提供了JupyterLab debugger工具的安装和使用教程，包括如何在没有conda环境或已有conda环境下安装所需的软件包，如jupyterlab、Node.js、ptvsd和jupyterlab的debugger插件，以及如何使用debugger进行程序调试。同时，文章还列出了一些常见的安装问题及其解决办法。
• 08.02 08:55:22
  发表了文章 2024-08-02 08:55:22

  【Deepin 20系统】Jupyter notebook解决ValueError: Please install Node.js and npm before continuing installa

  文章讨论了在Deepin 20系统上安装Jupyter Notebook的debug插件时出现的"ValueError: Please install Node.js and npm before continuing installation"错误，并提供了使用conda安装Node.js的解决方法。
• 08.02 08:53:56
  发表了文章 2024-08-02 08:53:56

  【Python 3】解决FeatureNotFound: Couldn‘t find a tree builder with the features you requested: lxml.

  文章讨论了在使用Python的BeautifulSoup库时遇到的"Couldn't find a tree builder with"错误，并提供了解决方案。
• 08.02 08:52:20
  发表了文章 2024-08-02 08:52:20

  【Python 3】Set集合的解析与使用

  文章介绍了Python中Set集合的用法，包括如何创建集合、添加和删除元素，以及如何进行元素计数和成员资格检查。
• 08.02 08:50:51
  发表了文章 2024-08-02 08:50:51

  github下载的.ipynb文件报错unreadable Notebook NotJSONError

  【8月更文挑战第2天】文章提供了解决GitHub下载的Jupyter Notebook文件打开时报错的方法，包括端口冲突和文件加载错误。

  
• 08.02 08:46:11
  发表了文章 2024-08-02 08:46:11

  【文献学习】Phase-Aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net

  文章介绍了Deep Complex U-Net模型，用于复数值的语音增强，提出了新的极坐标掩码方法和wSDR损失函数，并通过多种评估指标验证了其性能。
• 08.02 08:41:42
  发表了文章 2024-08-02 08:41:42

  【文献学习】DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement

  本文介绍了一种新的深度复数卷积递归网络（DCCRN），用于处理语音增强问题，特别是针对低模型复杂度的实时处理。
• 08.02 08:35:24
  发表了文章 2024-08-02 08:35:24

  【文献学习】Analysis of Deep Complex-Valued Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction

  本文探讨了使用复数卷积神经网络进行MRI图像重建的方法，强调了复数网络在保留相位信息和减少参数数量方面的优势，并通过实验分析了不同的复数激活函数、网络宽度、深度以及结构对模型性能的影响，得出复数模型在MRI重建任务中相对于实数模型具有更优性能的结论。

  
• 08.02 08:30:59
  发表了文章 2024-08-02 08:30:59

  【文献学习】Exploring Deep Complex Networks for Complex Spectrogram Enhancement

  介绍了一种用于语音增强的复数深度神经网络（CDNN），它通过复数值的短时傅立叶变换（STFT）映射到干净的STFT，并提出了参数整流线性单位（PReLU）的复数扩展，实验结果表明CDNN在语音增强方面相对于实值深层神经网络（DNN）具有更好的性能。

  
• 08.02 08:27:04
  发表了文章 2024-08-02 08:27:04

  【Python-Numpy】numpy.expand_dims()的解析与使用

  np.expand_dims()函数的作用，它用于在指定位置插入新轴，扩展数组的维度。
• 08.02 08:24:48
  发表了文章 2024-08-02 08:24:48

  【Python-Numpy】numpy.stack()的解析与使用

  本文介绍了numpy的np.stack()函数，它用于在指定轴上增加数组的维度，通过不同轴参数可以改变张量的形状，例如axis=0会将形状变为(N, A, B)，而axis=-1可以实现数组的转置。
• 08.01 22:55:03
  发表了文章 2024-08-01 22:55:03

  【计算机三级数据库技术】第2章 信息系统需求分析完整知识体系--附思维导图

  本文详细介绍了信息系统需求分析的知识体系，包括需求分析的概念和意义、需求获取的方法、需求分析的过程，以及需求分析方法，如DFD数据流图、IDEF0、UML等。文章通过结构化分析和功能建模方法，帮助读者理解如何标识问题、建立需求模型、描述和确认需求，并比较了DFD与IDEF0两种方法的异同，同时提供了思维导图以辅助理解。
• 08.01 22:51:22
  发表了文章 2024-08-01 22:51:22

  【计算机三级数据库技术】第1章 数据库应用系统生命周期下知识体系--附思维导图

  本文提供了数据库应用系统生命周期下的知识体系概述，并附有思维导图，帮助读者更好地理解数据库技术及应用的第一章内容，涵盖了数据库系统的规划、分析、设计、实现、测试、运行和维护等各个阶段。
• 08.01 22:45:39
  发表了文章 2024-08-01 22:45:39

  【阿里天池赛题】2021年赛道一：医学影像报告异常检测

  本文介绍了2021年阿里天池全球人工智能技术创新大赛的医学影像报告异常检测赛题，包括赛题背景、数据说明、评估标准和比赛规则。
• 08.01 22:40:40
  发表了文章 2024-08-01 22:40:40

  【Mac 系统】解决VSCode用Conda成功安装TensorFlow但程序报错显示红色波浪线Unable to import ‘tensorflow‘ pylint(import-error)

  本文解决在Mac系统上使用VSCode时遇到的TensorFlow无法导入问题，原因是Python解析器未正确设置为Conda环境下的版本。通过在VSCode左下角选择正确的Python解析器，即可解决import TensorFlow时报错和显示红色波浪线的问题。
• 08.01 22:36:26
  发表了文章 2024-08-01 22:36:26

  【Tensorflow+Keras】tf.keras.layers.Bidirectional()的解析与使用

  本文解析了TensorFlow和Keras中的`tf.keras.layers.Bidirectional()`层，它用于实现双向RNN（如LSTM、GRU）的神经网络结构。文章详细介绍了该层的参数配置，并通过实例演示了如何构建含有双向LSTM层的模型，以及如何使用IMDB数据集进行模型训练和评估。
• 08.01 22:34:26
  发表了文章 2024-08-01 22:34:26

  【Python-Tensorflow】tf.data.Dataset的解析与使用

  本文详细介绍了TensorFlow中`tf.data.Dataset`类的使用，包括创建数据集的方法（如`from_generator()`、`from_tensor_slices()`、`from_tensors()`）、数据集函数（如`apply()`、`as_numpy_iterator()`、`batch()`、`cache()`等），以及如何通过这些函数进行高效的数据预处理和操作。
• 08.01 22:27:12
  发表了文章 2024-08-01 22:27:12

  【文献学习】Deep Complex Networks

  本文深入探讨了深度复数网络（Deep Complex Networks），包括其创新点、复数的优势、作者贡献，以及深度复数技术的具体应用，如复数卷积、激活函数、Batch-Normalization、权重初始化和卷积残差网络，并提出了对文中一些复杂概念的疑问和反思。
• 08.01 22:15:30
  发表了文章 2024-08-01 22:15:30

  【计算机二级Python】seek()的解析与使用

  文章通过一个例子演示了seek()方法的使用。
• 08.01 22:13:11
  发表了文章 2024-08-01 22:13:11

  【Mac 系统】解决git clone速度慢

  本文提供了解决Mac系统上使用git clone时速度慢的问题的方法。
• 08.01 19:43:08
  发表了文章 2024-08-01 19:43:08

  【计算机二级Python】模拟试卷第8套选择题

  第八套计算机二级Python考试的模拟选择题，包含40道题目，内容覆盖数据库设计、实体联系、软件生命周期、软件测试目的、面向对象方法中的继承、等方面，旨在帮助考生复习和准备考试。
• 08.01 19:41:05
  发表了文章 2024-08-01 19:41:05

  【计算机二级Python】模拟试卷第7套选择题

  第七套计算机二级Python考试的模拟选择题，包含40道题目，内容覆盖面向对象方法、软件需求分析、软件测试、结构化程序设计、数据库设计、E-R图、栈操作、排序方法、数据结构、Python语言特性、程序设计风格、字符串处理、随机数、异常处理、控制结构、列表和字典操作、文件读写、数据组织维度、字符串函数、第三方库应用等方面，旨在帮助考生复习和准备考试。
• 08.01 19:39:18
  发表了文章 2024-08-01 19:39:18

  【计算机二级Python】模拟试卷第6套选择题

  第六套计算机二级Python考试的模拟选择题，包含40道题目，内容覆盖算法复杂度、栈、程序设计风格、面向对象方法、软件设计原则、软件工程要素、需求分析、数据库设计、E-R图、Python语言特性、数值运算操作符、列表与字符串、函数表达式、异常处理、turtle图形库、随机数、时间处理、字典操作、脚本程序、中文分词、词云、第三方库应用、循环结构、字符串格式化、文件读写、字典、条件判断、排序、文件操作等方面，旨在帮助考生复习和准备考试。
• 08.01 19:37:49
  发表了文章 2024-08-01 19:37:49

  【计算机二级Python】模拟试卷第5套选择题

  第五套计算机二级Python考试的模拟选择题，包含40道题目，内容覆盖二叉树遍历、查找技术、排序技术、面向对象程序设计、软件生命周期、数据库设计、Python语言特性、函数定义与作用、文件操作、列表处理、turtle图形库、随机数生成、全局与局部变量、第三方库应用、循环结构、字符串操作、数字类型、条件判断、函数参数、代码执行效果等方面，旨在帮助考生复习和准备考试。
• 08.01 19:35:56
  发表了文章 2024-08-01 19:35:56

  【计算机二级Python】模拟试卷第4套选择题

  第四套计算机二级Python考试的模拟选择题，包含40道题目，内容涉及需求分析、数据流图、黑盒测试、E-R图、二叉树、算法复杂度、Python文件后缀、浮点数精度、保留字、字符编码、循环结构、第三方库、列表操作、文件读写、CSV文件、turtle图形库、网络爬虫、数据分析、机器学习、字符串操作、类型转换、随机数、列表推导、字典、字符串格式化等方面，旨在帮助考生复习和准备考试。
• 08.01 19:34:09
  发表了文章 2024-08-01 19:34:09

  【计算机二级Python】模拟试卷第3套选择题

  第三套计算机二级Python考试的模拟选择题，包含40道题目，内容涉及数据结构、程序设计方法、软件工程、数据库技术、Python语言特点、基本语法、控制结构、函数、文件操作等，旨在帮助考生复习和准备考试。
• 08.01 19:27:40
  发表了文章 2024-08-01 19:27:40

  【计算机二级Python】模拟试卷第2套选择题

  本文提供了第二套计算机二级Python考试的模拟选择题，包含39道题目，内容涉及算法特性、数据结构概念、程序设计方法、软件工程、异常处理、变量命名规则、Python语言特点、数据类型、循环结构、文件处理等多个知识点。
• 08.01 19:24:49
  发表了文章 2024-08-01 19:24:49

  【计算机二级Python】模拟试卷第1套选择题

  本文提供了一套计算机二级Python考试的模拟试卷，包含40道选择题，覆盖了Python基础知识、数据结构、程序设计、异常处理、文件操作、数据类型、库函数等多个方面的知识点。